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龙图腾网获悉广州远皓数智科技有限公司申请的专利一种基于对抗生成网络的低质量图像超分辨率重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120339072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510463384.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于对抗生成网络的低质量图像超分辨率重建方法是由韦文洪;邓贻礼设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗生成网络的低质量图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗生成网络的低质量图像超分辨率重建方法包括，利用可微分光学衍射计算层生成动态点扩散函数，并基于该函数建立波前像差动态补偿机制，预测和补偿波前像差，得到优化的低分辨率输入特征；根据优化特征，采用物理约束对抗训练策略训练生成器和判别器，生成符合光学物理规律的高分辨率图像；通过多尺度衍射一致性验证模块优化高分辨率图像的衍射特性，确保图像在不同分辨率下的物理真实性和一致性；本发明能够有效处理低质量图像的复杂退化特性，提升生成图像的细节质量和光学合理性。

本发明授权一种基于对抗生成网络的低质量图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗生成网络的低质量图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括： 获取光学参数生成动态点扩散函数，并基于所述动态点扩散函数建立波前像差动态补偿机制预测和补偿波前像差，得到优化的低分辨率输入特征； 所述获取光学参数生成动态点扩散函数，包括： 将光学系统中的孔径形状、焦距以及波长，编码为三维可学习张量，并基于改进的夫琅禾费衍射原理，生成动态点扩散函数； 所述改进的夫琅禾费衍射原理，包括： 在孔径平面上定义动态孔径掩模，对所述动态孔径掩模进行傅里叶变换，并结合波前像差函数进行调制，得到复数光场； 对该复数光场进行逆傅里叶变换，计算其幅值的平方； 根据所述优化的低分辨率输入特征，采用物理约束对抗训练策略训练生成器和判别器，得到符合光学物理规律的高分辨率图像； 所述采用物理约束对抗训练策略训练生成器和判别器，包括： 将优化的低分辨率输入特征输入至生成器中，通过多层卷积和上采样操作，将低分辨率特征映射为高分辨率图像； 构建多尺度判别器，在每个尺度分支中对生成器输出的高分辨率图像进行傅里叶变换，计算其幅值与低分辨率图像傅里叶变换幅值的比值，作为生成图像的调制传递函数； 通过计算所述图像的调制传递函数与真实图像预计算的调制传递函数之间的差值的绝对值和，作为物理一致性对抗损失值； 通过对所述高分辨率图像进行衍射特性优化，确保图像在不同分辨率下的物理真实性和一致性； 对所述高分辨率图像进行衍射特性优化，包括： 通过环形Gabor滤波器提取不同尺度的衍射环特征，其中每个滤波器由一个高斯衰减项和一个基于环间距的相位振荡项组成； 计算生成图像与真实高分辨率图像在不同尺度衍射环特征分布之间的KL散度，并将所有尺度的KL散度值相加，作为跨尺度一致性损失值。

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